1. 背景介绍

在现代数据处理领域，Excel文件已成为企业级数据存储和分析的核心资源。通过读取Excel文件中的数值并计算平均值，我们能够快速实现数据的统计分析。Python作为主流编程语言之一，提供了强大的数据处理能力，特别是pandas库的方便性使其成为实现Excel文件处理的首选工具。

2. 思路分析

实现该功能的核心步骤如下：

1. 文件读取：使用pandas的read_excel函数读取指定Excel文件，保持文件路径和列信息。
2. 数据处理：通过df.mean()计算各列的平均值，并确保输出结果为数值形式。
3. 结果输出：通过打印函数将结果格式化输出，确保结果清晰易读。

3. 代码实现

import pandas as pd

def calculate_average(file_path):
    # 读取Excel文件并计算平均值
    df = pd.read_excel(file_path)
    avg = df.mean().to_list()
    # 输出结果
    print("平均值:", avg)

# 示例调用
calculate_average("input.xlsx")

4. 总结与价值

本实现功能涵盖了文件读取、数据处理和常见算法的核心要点，展示了Python在数据处理领域的高效性。通过本实现，我们不仅实现了功能的完整输出，还强调了技术栈的通用性和可扩展性。该功能可独立运行，适合本地环境测试，具有良好的学习价值。

此实现代码完全依赖pandas库的内置功能，无需额外依赖外部服务，具备良好的可扩展性和稳定性。该功能的应用场景广泛，适用于数据整理、统计分析和自动化测试等需要处理结构化数据的场景。